《机器学习（周志华）》复习资料
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机器学习（周志华）西瓜书期末重点复习 (2022 HENU)
机器学习（周志华）西瓜书期末重点复习 (2022 HENU) 期末复习机器学习（周志华）教材，特别是2022年HENU版本，需要对核心概念和算法有深刻理解。 这篇笔记旨在梳理关键知识点，帮助你高效备考。 一、核心概念 监督学习与非监督学习： 明确区分两者，理解各自的应用场景和算法原理。重点关注线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、K近邻（KNN）等经典算法，以及它们在分类和回归问题上的应用。 模型评估： 掌握评估算法性能的关键指标，如准确率、召回率、F1-score、AUC-ROC等，并了解交叉验证的意义和方法。 过拟合与欠拟合： 深刻理解过拟合和欠拟合的概念，以及它们可能的原因和解决方法，如正则化、增加数据、调整模型复杂度等。 二、关键算法 线性回归与逻辑回归： 理解线性回归的最小二乘法求解，掌握逻辑回归的Sigmoid函数和损失函数。 SVM： 理解支持向量的概念，掌握核函数的意义和应用（线性核、多项式核、RBF核）。 决策树： 掌握ID3, C4.5, CART算法的原理，以及决策树的优缺点。 K近邻： 掌握K值的选择方法，理解KNN算法的距离度量方式。 三、补充知识 概率论与数理统计基础： 机器学习的许多算法都建立在概率论和数理统计的基础上，因此对概率分布、假设检验、统计量等概念有深入理解。 模型选择与调优： 学习如何选择合适的模型，以及如何通过调整模型参数来优化模型性能。 四、 2022 HENU 重点 请务必仔细研读教材中2022 HENU版本的补充材料和习题，理解教材中针对该版本特别强调的重点内容。 祝你期末考试顺利！
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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